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使用Python快速進行Excel合并的幾種場景

 更新時間:2023年10月31日 10:19:24   作者:Forge_ahead  
由于工作需要,客戶需要將多個excel文件合并成一個excel中,下面這篇文章主要給大家介紹了關于使用Python快速進行Excel合并的幾種場景,文中通過代碼介紹的非常詳細,需要的朋友可以參考下

本文記錄工作中常遇到的幾種Excel文件合并的情景,實際運到問題可以直接運行程序,輸入要合并的文件所在的路徑就可以實現(xiàn)自動合并,提升工作效率。

情形一:Excel屬于同一文件夾下

#同一文件夾下多個Excel合并
import pandas as pd
import os

#文件路徑
file_dir = input('請輸入合并Excel文件所在的位置路徑:')
#構建新的表格名稱
new_filename = file_dir + '\\new_file.xlsx'
#找到文件路徑下的所有表格名稱,返回列表
file_list = os.listdir(file_dir)
new_list = []

for file in file_list:
    #重構文件路徑
    file_path = os.path.join(file_dir,file)
    #將excel轉換成DataFrame
    dataframe = pd.read_excel(file_path)
    #保存到新列表中
    new_list.append(dataframe)

#多個DataFrame合并為一個
df = pd.concat(new_list)
#寫入到一個新excel表中
df.to_excel(new_filename,index=False)

情形二:Excel屬于不同文件夾下

#多個文件夾下Excel合并
import pandas as pd
import os

#文件路徑
file_dir = input('請輸入合并Excel文件所在文件夾的路徑:')
#構建新的表格名稱
new_filename = file_dir + '\\new_file.xlsx'
#找到文件路徑下的所有表格名稱
file_list = os.walk(file_dir)
new_list = []

for dir_path,dirs,files in file_list:
    for file in files:
        #重構文件路徑
        file_path = os.path.join(dir_path,file)
        #將excel轉換成DataFrame
        df = pd.read_excel(file_path)
        new_list.append(df)

#多個DataFrame合并為一個
df = pd.concat(new_list)
#寫入到一個新excel表中
df.to_excel(new_filename,index=False)

情形三:Excel合并并將文件名單獨添加一列

#同一文件夾下多個Excel合并,并將文件名作為新的一列
import pandas as pd
import os

#文件路徑
file_dir = input('請輸入合并Excel文件所在的位置路徑:')
#構建新的表格名稱
new_filename = file_dir + '\\new_file.xlsx'
#找到文件路徑下的所有表格名稱,返回列表
file_list = os.listdir(file_dir)
new_list = []

for file in file_list:
    #重構文件路徑
    file_path = os.path.join(file_dir,file)
    #將excel轉換成DataFrame
    dataframe = pd.read_excel(file_path)
    #處理文件名
    big_class = file.split('_')[1]
    dataframe['bigclass'] = big_class
    #保存到新列表中
    new_list.append(dataframe)

#多個DataFrame合并為一個
df = pd.concat(new_list)
#寫入到一個新excel表中
df.to_excel(new_filename,index=False)

總結 

到此這篇關于使用Python快速進行Excel合并的幾種場景的文章就介紹到這了,更多相關Python快速合并Excel內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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